智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

粒子群优化与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。PSO将每一个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。本文首先介绍了基本的粒子群算法的理论和基本算法流程，然后介绍了模糊聚类的相关知识。从而对基于粒子群的聚类分析有更进一步的认识，然后在本文的第三章，通过MATLAB对该算法进行了仿真，并通过分析几张手动输入图片进行仿真分析，发现采用不同的距离方法均能实现图片的模糊聚类。

MATLAB模拟粒子散射代码 塞莱斯 适用于大型球体的CUDA加速电磁散射 CELES（“快船”的拉丁语）是MATLAB / CUDA MEX实现的多球体T矩阵方法（也称为广义多粒子Mie方法）。 该软件的主要目的是严格解决包括大量球形散射体在内的电动力学问题。 这样，它可用于研究光在宏观颗粒聚集体中的传播，以推导其整体传输性能。 如果您使用CELES，请按以下方式引用： 参考占位符[] [] 特征 CELES用MATLAB编写，目的是提供一个用户友好的，完全可编写脚本的界面来配置和运行仿真。 其突出特点是 在支持CUDA的NVIDIA GPU硬件上大规模并行执行 块对角预处理，可以更快地收敛迭代求解器 查找表方法评估球形汉克尔函数 丰富的输出（功率通量，近场和远场分布） 高斯光束激发 GUI（实验性） 要求 为了运行CELES，应在系统上安装以下软件（除了MATLAB外）： 这 。 MATLAB结合给定的CUDA版本支持a。 您可以通过在MATLAB中运行命令gpuDevice来检查您需要安装哪个CUDA版本，并在输出中查找ToolkitVersion 。 CELES已在Linux上

包含25个优化相关代码 │ SVM用于分类时的参数优化，粒子群优化算法，用于优化核函数的c,g两个参数(SVM PSO).rar │ 文件树.txt │ ├─10基于MATLABCPLEX 的机组最优组合，成功求解表格化，图示化的机组组合结果 │ │ www.imdn.cn.txt │ │ 我是程序员_imdn.url │ │ │ └─电力系统机组组合优化 │ excel2017.xls │ jizuzuheyouhua.m │ 基本要求.docx │ 机组组合问题求解结果.xls │ 热备用0.05机组各时段最优出力图表.vsdx │ 热备用0.05状态下的机组组合问题求解结果.xls │ 热备用0.2下的机组最优出力.vsdx │ 热备用0.2状态下的机组组合问题求解结果.xls │ 直流潮流下的节点导纳矩阵.xls │ 节点导纳的逆矩阵.xls

提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路，在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型，并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的“源-网-荷-储”优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放，验证了所提模型和算法的科学性与合理性，以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。

【优化调度】改进粒子群算法求解微电网优化调度问题matlab源码

目标检测_OpenCV2.4.4+Vs2008环境下基于粒子滤波的运动目标跟踪_粒子滤波_运动目标跟踪_VC